Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.4
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pp.360-365
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2014
There are many types of advanced devices for weather prediction process such as weather radar, satellite, radiosonde, and other weather observation devices. Among them, the weather radar is an essential device for weather forecasting because the radar has many advantages like wide observation area, high spatial and time resolution, and so on. In order to analyze the weather radar observation result, we should know the inside structure and data. Some non-precipitation echoes exist inside of the observed radar data. And these echoes affect decreased accuracy of weather forecasting. Therefore, this paper suggests a method that could remove line-shaped non-precipitation echo from raw radar data. The line-shaped echoes are distinguished from the raw radar data and extracted their own features. These extracted data pairs are used as learning data for naive bayesian classifier. After the learning process, the constructed naive bayesian classifier is applied to real case that includes not only line-shaped echo but also other precipitation echoes. From the experiments, we confirm that the conclusion that suggested naive bayesian classifier could distinguish line-shaped echo effectively.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.6
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pp.545-550
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2013
In pattern recognition field, data classification is an essential process for extracting meaningful information from data. Adaptive boosting algorithm, known as AdaBoost algorithm, is a kind of improved boosting algorithm for applying to real data analysis. It consists of weak classifiers, such as random guessing or random forest, which performance is slightly more than 50% and weights for combining the classifiers. And a strong classifier is created with the weak classifiers and the weights. In this paper, a research is performed using AdaBoost algorithm for detecting chaff echo which has similar characteristics to precipitation echo and interrupts weather forecasting. The entire process for implementing chaff echo classifier starts spatial and temporal clustering based on similarity with weather radar data. With them, learning data set is prepared that separated chaff echo and non-chaff echo, and the AdaBoost classifier is generated as a result. For verifying the classifier, actual chaff echo appearance case is applied, and it is confirmed that the classifier can distinguish chaff echo efficiently.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.4
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pp.575-580
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2018
This paper discusses system for real-time monitoring of patient waiting time in hospitals based on open-source platform. It is necessary to make use of open-source projects to develop a high-performance stream processing system, which analyzes and processes stream data in real time, with less cost. The Hadoop ecosystem is a well-known big data processing platform consisting of numerous open-source subprojects. This paper first defines several requirements for the monitoring system, and selects a few projects from the Hadoop ecosystem that are suited to meet the requirements. Then, the paper proposes system architecture and a detailed module design using Apache Spark, Apache Kafka, and so on. The proposed system can reduce development costs by using open-source projects and by acquiring data from legacy hospital information system. High-performance and fault-tolerance of the system can also be achieved through distributed processing.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.33
no.1
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pp.69-72
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2013
In long-range ultrasonic testing, a phased array probe composed of multiple identical transducers with an uniform interval of one quarter wavelength is usually used for the transmission or reception directivity control. This paper shows that the propagation directions of individual echoes can be identified in real time by displaying the inputs of a process for summing the constitution reception signals after compensating the phase difference due to the transducer interval, together with the output of the process. A constructive interference of the constitution echoes indicates a forward direction echo propagating along an intended direction while a destructive interference implies a reverse direction echo propagating along the direction opposite to the intended one.
Kim, Dong-Hyun;Park, So-Ra;Park, Sung-Ik;Yoon, Seok-Hyun;Lee, Yong-Tae
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.2A
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pp.210-217
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2008
In this paper, the performance of equalization-based on-channel repeater for terrestrial DMB is analyzed. A primary concern in on-channel repeater is the performance degradation due to the echo and one of key component for on-channel repeater is the echo canceller, which usually employs LMS algorithm utilizing the repeater output as a reference for echo channel estimation and compensation. One problem using LMS algorithm is the tracking capability and there necessarily exists residual echo that has not been cancelled. To effectivelyremove the residual echo, we consider an equalization based on-channel repeater where the echo-cancellor is followed by an equalizer that performs channel estimation using pilot symbol and the channel inversion utilizing homomorphic decomposition. According to the simulation result, the performance degradation caused by the residual echo can be considerably alleviated by using the equalizer following the echo-canceller.
Global Platform Solution Company (aka Amazon, Google, MS, IBM) who has cloud platform, are driving AI and Big Data service on their cloud platform. It will dramatically change Enterprise business value chain and infrastructures in Supply Chain Management, Enterprise Resource Planning in Customer relationship Management. Enterprise are focusing the channel with customers and Business Partners and also changing their infrastructures to platform by integrating data. It will be Digital Transformation for decision support. AI and Deep learning technology are rapidly combined to their data driven platform, which supports mobile, social and big data. The collaboration of platform service with business partner and the customer will generate new ecosystem market and it will be the new way of enterprise revolution as a part of the 4th industrial revolution.
In the present context of systemic global crisis, this paper focuses on a sustainable society. Throughout the World there are vast members of the unemployes. A secure job lasting a lifetime has become more and more rare. Nowadays majority of jobs are part-time or temporary. $Andr{\acute{e}}$ Gorz found a solution in a policy of the progessive reduction in labor time. This is the potential which automated production opens up for a culture society. Nevertheless, Gorz's proposal is based on utopion ideals. This paper focuses on a dynamic force for a culture society, especially art, learning and the third sector. Adrienne Goehler underlines that a culture in the broad sense of the word produces economical and social productivity. In this connection Goehler give attention to 'Cultrual Creatives' and the Creative Class. Cultural creatives are comprised of people who have participated in the process of creating a new culture with enlightened creativity. The Creative Class is a class of workers whose job is to create economic growth through innovation. Creativity is important for a sustainable society. Gore and Rifkin both come close to the ecological thinking. Gore claims that ecosystem of nature have a self-organizing capacity. In this context tried to prove this article that ecosystem is closely connected with a creative environment.
The Bio-Inspired System focuses on the creation of an effective system model for massive network applications and is being widely developed. However, the system has a problem-difficulty implementing three features in the system, which includes scalability, adaptability and survivability. To solve this problem, we designed an Ecogent as a multiple intelligence agent, and a Bio-platform to address the three features of scalability, adaptability and survivability. The Bio-Inspired System Platform consists of an ERS (Ecogent Runtime Services) Platform and a Bio-Platform. The ERS platform serves the basic functions of mobile agents, such as Registration, Life Cycle, Migration, Communication, Location and Fault Tolerance. The Bio-Platform includes the functions of Evolution Control and Stigmergy Control to address evolution and adaptation.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.172-175
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2013
사이버물리시스템(CPS)은 실시간 제약으로 타이밍에 민감한 특징이 있으며, 산업 영역에 적용시 시스템 동작과 안전필수 로그의 특정한 패턴을 나타내는 대용량의 실시간 데이터를 생성시킨다. 본 논문은 공개소스프로젝트인 하둡에코시스템을 이용한 CPS 데이터분석 아키텍처를 소개한다. CPS 처리의 특징 때문에 그 대용량의 데이터 처리는 하나의 머신에서 분석될 수 없으므로, 하둡에코시스템을 통하여 실시간 기반으로 생성되는 데이터를 저장하고 처리하는 시스템 아키텍처를 제안한다. 하둡분산파일시스템(HDFS)은 거대한 CPS 데이터의 저장을 위한 기본 파일시스템이고, 하이브는 데이터웨어하우징 처리를 위한 CPS 데이터분석에 사용된다. 플룸은 서버들로부터 데이터를 수집하고 HDFS에서 그 데이터를 처리하기 위해 사용되며, Rhive는 데이터 마이닝과 분석을 적용하기 위해 사용된다. 이러한 아키텍처를 개관하고, 또한 효과적인 데이터 분석을 위해 사용한 시스템 설계 전략을 소개한다.
In accordance with the rapid non-face-to-face environment and mobile first strategy, the explosive increase and creation of many structured/unstructured data every year demands new decision making and services using big data in all fields. However, there have been few reference cases of using the Hadoop Ecosystem, which uses the rapidly increasing big data every year to collect and load big data into a standard platform that can be applied in a practical environment, and then store and process well-established big data in a relational database. Therefore, in this study, after collecting unstructured data searched by keywords from social network services based on Hadoop 2.0 through three virtual machine servers in the Spring Framework environment, the collected unstructured data is loaded into Hadoop Distributed File System and HBase based on the loaded unstructured data, it was designed and implemented to store standardized big data in a relational database using a morpheme analyzer. In the future, research on clustering and classification and analysis using machine learning using Hive or Mahout for deep data analysis should be continued.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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